Yapay Zeka, İlaç Şirketlerinin Net Mesajlar Vermesine Nasıl Yardımcı Olur?

Gelecekte ilaç pazarlaması için daha sık mesaj güncellemeleri gerekli olacaktır. İlaç ticari pazarlama paradigması hızla değişiyor ve marka ekipleri rekabetçi kalabilmek için sağlık uzmanlarına ve hastalara yönelik mesajlarını düzenli olarak güncellemeleri gerektiğini öğreniyor. İlaç markaları her 12 ayda birmesajın yenilenmesinden faydalanabilir , ancak çoğu zaman pazarlama ekipleri bunu yapmak için gereken yeni klinik verilerden veya müşteri içgörülerinden yoksundur.Söylenecek yenilikçi bir şey olmadığında bile mesajlaşma yapay zekası, mesajlarınızı güncellemeye yönelik daha hızlı, daha ucuz ve üstün bir alternatif sunar.

Mesaj yenilemeyi etkileyen faktörler

Mesajların daha sık yenilenmesi gerekliliği bir dizi faktörden etkilenir:

Rakip Davranışı: Karşılaştırılabilir klinik verilere sahip çok sayıda ürün aylar arayla piyasaya sürüldüğünden, hastalık durumlarının çoğu 10-20 yıl öncesine göre önemli ölçüde daha rekabetçidir.Bir markanın mesajı çok güçlü olsa da, ilk hamle avantajının sınırlı olduğu şiddetli bir rekabet var. Piyasada mesaj yıpranması da hızlı bir şekilde meydana geliyor.

Çok Kanallı Mesajlaşmanın Yürütülmesi

Farmasötik iletişim için kişisel tanıtım kanallarından çok kanallı uygulamaya geçiş, COVİD nedeniyle hızlandırıldı. Pandemi sırasında pek çok doktor, muayenehanelerini IDN'lere sattıktan sonra büyük sağlık ağlarına katıldığından, marka mesajları ve reçete uygulamalarıyla etkileşimleri değişti.

Daha fazla pazar etkinliği

Kuruluşların çoğunluğunun, marka ömrünün erken dönemlerinde yaşam döngüsü yönetimi stratejilerini takip etmesi sonucunda mesajlaşmayı gerektiren daha fazla pazar olayı meydana geliyor. Sınıf etkisinden yararlanmak veya payı savunmak için, bir rakibin yeni Aşama IV sonuçlarını açıklaması durumunda kategorideki diğer markaların da mesajlarını güncellemeleri gerekebilir.

Yapay zeka aracılığıyla net mesajlar iletmenin yolu

Herhangi bir müşteri geri bildirimi olmadan, tahmine dayalı yapay zeka, hastalık durumunda tüm markalardaki pazarlama mesajlarının etkinliğini analiz etmek ve işletmeniz için etkisiz mesajları belirlemek için kullanılabilir. Tahmine dayalı yapay zeka, tek seferde bir mesajı puanlayabilir; bu nedenle, bir hastalık durumunda mesajları geniş ölçekte puanlamak için kullanılabilir; bu, tüm rakiplerden gelen binlerce mesajın etkinliğinin hızlı bir şekilde analiz edilmesine olanak tanır. Düşük puan alan mesajlar, düşük performans gösteren mesajlar olarak kabul edilebilir ve sonraki mesaj yenileme konusu olabilir. Yeni müşteri geri bildirimine gerek kalmadan tahmine dayalı yapay zeka, her iletişimin ne kadar etkili olacağını tahmin etmek için önceki araştırmalardan yararlanabilir. Mesaj etkinliğini analiz etmek için tahmine dayalı yapay zeka kullanılırken sektör veritabanlarının karşılaştırılması, mesajlaşma boşluklarını keşfedebilir. Mesaj hatırlama, ATU çalışması ve satış etkinliği araştırması gibi daha geleneksel tekniklerle karşılaştırıldığında analiz daha hızlı ve uygun maliyetle tamamlanabiliyor.

Artık markalar için mesajlar oluşturmak, hatta yönlendirmelere dayalı orijinal materyaller oluşturmak için üretken yapay zekayı kullanmak mümkün . Yapay zeka tarafından oluşturulan mesajlar, karar buluşsal bilimi kullanılarak daha da geliştirilebilir. Bir hastalık durumunda, karar buluşsal yöntemleri ödemeyi yapanlar, hastalar ve doktorlar tarafından da kullanılır. İlaç markalarına yönelik markalı ve markasız mesaj yenilemesi, iyi seçilmiş bir dil aracılığıyla hakim karar buluşsal yöntemlerine değinilerek fark edilir derecede daha ilgi çekici ve ikna edici hale getirilebilir. Seçim buluşsal bilimi olarak bilinen ve üç Nobel Ödülü kazanan çalışma alanı, insanların buluşsal yöntem olarak bilinen zihinsel kısayolları benimseyerek nasıl kararlara vardıklarını açıklıyor. Son 40 yılda, bilimsel araştırmalar 600'den fazla farklı karar verme yöntemini ortaya çıkardı ve insanın karar verme sürecini etkileyen fark edilmeyen faktörlere ışık tuttu.

Son olarak değerlendirici yapay zeka, tek bir ankette yüzlerce mesajı ve trilyonlarca hikaye akışı alternatifini değerlendirerek birincil pazar araştırmasında mesajları tüketicilerle test etme sürecini hızlandırabilir. Mesaj testi anketlerinin sonuçları, kampanyalara daha hazır ve eyleme geçirilebilir hale getirilmeleri için yapay zeka ile iyileştirilebilir. Geçmişte, mesaj testi pazar araştırması çalışmalarından veri yüklemek için SPSS gibi istatistiksel yazılım programları kullanılıyordu ve sonuçlar standart mesaj hiyerarşileri ve/veya bir TURF analizi oluyordu. Yapay zeka, milyarlarca seçenek arasından en iyi mesaj paketlerini ve hikaye akışını oluşturabilir ve hatta mesaj testi anketlerinden elde edilen verileri kullanarak bunları segment ve kanal düzeyine kadar kişiselleştirebilir. İlaç şirketleri artık mesaj hiyerarşisi, TURF analizi vb. gibi bir mesaj testi anketinin standart çıktılarını almak yerine uygulamaya hazır, kanala ve segmente özel bir mesajlaşma taktik kitabı alabilir.

Mesajlaşmanın daha sık güncellenmesinin önündeki engeller

İlaç markası ekipleri, mesajlarını 18 ila 24 aylık normal döngüden daha sık güncelleme girişimlerinde çok sayıda engelle karşılaşıyor. Sonuç olarak, birçok ekip ya mesaj yenilemelerini gerektiği zaman tamamen atlıyor ya da görsel yardımda küçük ayarlamalar yaparak mesaj güncellemesi yapmayı düşünüyor.

Bilgi Engelleri

Marka ekibi, mesajı önemli ölçüde yenilemeye yetecek kadar "yeni bilgi"ye sahip olmadıklarına inanırlarsa başlamaya bile isteksizdir. Yeni veriler, yeni müşteri içgörülerini, yeni rekabet istihbaratını, yeni klinik veya gerçek dünya verilerini vb. içerebilir. Geçmişteki mesaj güncellemelerinin çoğuna yeni klinik veriler eşlik etmiş veya bu veriler tarafından motive edilmiştir.

Bütçe Engelleri

Yaşam döngüsünün başlarında bile, büyük ve küçük tüm ilaç markaları kazançlarını en üst düzeye çıkarma konusunda büyük bir baskı altındadır ve markaların mesaj yenilemelerini daha sık finanse etmesi zor olabilir . Marka ekibinden şişirilmiş bir yatırım getirisini kanıtlaması istenebilir veya yönetim, daha düzenli mesaj güncellemelerini finanse etmenin yatırım getirisine itiraz edebilir.

Kaynak Engelleri

Marka ekipleri, mesajlaşma kampanyası kayıt ajansıyla sıklıkla sınırlı bir sözleşmeye sahip olmalarının yanı sıra, mesaj yenilemeyi denetlemek için gereken personel ve kaynaklar konusunda sıklıkla yetersiz kalıyor.

Süreç Engelleri

Pazar araştırması için mesajların basitçe oluşturulması ve test edilmesi, mesaj yenilemeye yönelik yerleşik geleneksel tekniklerin kullanılmasıyla altı aydan fazla zaman alabilir.

Uygulama Engelleri

MLR izninin alınması, mesaj yenileme uygulamasının önünde önemli bir engeldir. Sürece haftalar veya aylar eklemenin yanı sıra, çoğu zaman mesajların gerçekte başlatıldıkları zaman önemli ölçüde zayıflamasına neden olur ve ilk etapta mesaj yenilemeleri sunmanın akıllıca olup olmadığı konusunda şüpheler doğurur.

Bu engellerin nasıl aşılacağını öğrenmek için Newristics ekibine başvurabilir ve mesaj yenilemenin ilaç alanındaki pazarlama mesajlarının verimliliğini artırmaya nasıl yardımcı olabileceği hakkında bilgi alabilirsiniz.